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小发猫AI智能写作 v1.1.8绿色版
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小发猫ai智能写作是一款功能强大的智能写作软件,软件占用体积非常的小巧,功能较为实用且强大,现在网上所流行发表的文章或文字,都需要避免和他人所写的一样,但同时文章的质量也是需要有所保证。有的用户在这一方面,很容易一个不小心就写重复了相关的词句,使用这款软件可以帮用户达到一个较为满意的使用效果,将原创作品复制粘贴在框框里,从关键词提取、文本聚类、AI仿写、信息分类、典型意见、情感分析、实体识别等多种不同的元素中达到一个原创的目的。有的时候需要写一篇自己需要的文章,使用这个软件就可以对文章内容进行智能重写,将重复率有效的降低,原创的创作更加的方便。有兴趣的朋友欢迎下载体验!
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2、NLP情感引擎,帮助用户对文本以及评价对象进行情感分析
3、文本信息分类,提供定制的文本分类API服务,将文本按照预设的分类体系进行自动区分
4.NLP实体识别引擎,采用结构化信息抽取算法,可以抽取文本中的有用信息,包含人名、公司名、产品名、时间、地点等,
5.典型意见引擎,将消费者意见进行单句级别的语义聚合,提取出有代表性的意见,与人工整理相比更加快速、准确
6.文本聚类算法,机器自动对给定的文本进行话题聚类,将语义上相似的内容归为一类
7.关键词提取引擎,从一篇或多篇文本中提取出有代表性的关键词,综合考虑词语在文本中的频率,和词语在千万级背景数据中的频率
1、情感分析指的是对文本中情感的倾向性和评价对象进行提取的过程。
2、小发猫NLP情感引擎提供行业领先的篇章级情感分析。基于上百万条社交网络平衡语料和数十万条新闻平衡语料的机器学习模型,结合自主开发的半监督学习技术,正负面情感分析准确度达到80%~85% 。经过行业数据标注学习后准确率可达85%~90%。
【信息分类 Classification】
1、文本信息分类将文本按照预设的分类体系进行自动区分。
2、小发猫提供定制的文本分类API服务,有着广泛的商业应用前景。
3、例如,通过社交网络挖掘商业情报和潜在销售机会,企业内文本数据分析,海量数据筛选,资讯分类和自动标签预测等。
4、基于小发猫自主研发的语义联想、句法分析等技术,通过半监督学习引擎的训练,只需要进行少量的代表性数据标注,就可以达到商用级别的预测准确率。
【实体识别 Named Entity Recognition】
1、实体识别用于从文本中发现有意义的信息,例如人名、公司名、产品名、时间、地点等。
2、实体识别是语义分析中的重要的基础,是情感分析、机器翻译、语义理解等任务中的重要步骤。
3、小发猫NLP实体识别引擎基于自主研发的结构化信息抽取算法,F1分数达到81%,相比于StanfordNER高出7个百分点。通过对行业语料的进一步学习,可以达到更高的准确率。
【典型意见 Opinion Extraction】
典型意见引擎将消费者意见进行单句级别的语义聚合,提取出有代表性的意见。可用于消费者调研、电商点评分析和社会热点事件的意见整理。 基于语义的分析引擎在准确率上有较大的突破,能将含义接近但表述不同的意见聚合在一起,并可通过参数调节聚类的大小获得更好的效果,与人工整理相比更加快速、准确 。【文本聚类 Clustering】
1、相似文本聚类指的是机器自动对给定的文本进行话题聚类,将语义上相似的内容归为一类,有助于海量文档、资讯的整理,和话题级别的统计分析。
2、小发猫自主研发的文本聚类算法:一方面加入了对语义的扩展,保证同一个意见的不同表述可以被归纳在一起。另一方面又避免了传统的K-means等算法需要预先设定聚类总数的困难,基于数据的分布自动选择合适的阈值。
【关键词提取 Keyword Extraction】
1、关键词提取引擎从一篇或多篇文本中提取出有代表性的关键词。
2、小发猫的关键词提取技术综合考虑词语在文本中的频率,和词语在千万级背景数据中的频率,选择出最具有代表性的关键词并给出相应权重。
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软件特色
1、人工智能内容重写,拥有完整的高性能自然语言处理技术2、NLP情感引擎,帮助用户对文本以及评价对象进行情感分析
3、文本信息分类,提供定制的文本分类API服务,将文本按照预设的分类体系进行自动区分
4.NLP实体识别引擎,采用结构化信息抽取算法,可以抽取文本中的有用信息,包含人名、公司名、产品名、时间、地点等,
5.典型意见引擎,将消费者意见进行单句级别的语义聚合,提取出有代表性的意见,与人工整理相比更加快速、准确
6.文本聚类算法,机器自动对给定的文本进行话题聚类,将语义上相似的内容归为一类
7.关键词提取引擎,从一篇或多篇文本中提取出有代表性的关键词,综合考虑词语在文本中的频率,和词语在千万级背景数据中的频率
软件功能
【情感分析 Sentiment Analysis】1、情感分析指的是对文本中情感的倾向性和评价对象进行提取的过程。
2、小发猫NLP情感引擎提供行业领先的篇章级情感分析。基于上百万条社交网络平衡语料和数十万条新闻平衡语料的机器学习模型,结合自主开发的半监督学习技术,正负面情感分析准确度达到80%~85% 。经过行业数据标注学习后准确率可达85%~90%。
【信息分类 Classification】
1、文本信息分类将文本按照预设的分类体系进行自动区分。
2、小发猫提供定制的文本分类API服务,有着广泛的商业应用前景。
3、例如,通过社交网络挖掘商业情报和潜在销售机会,企业内文本数据分析,海量数据筛选,资讯分类和自动标签预测等。
4、基于小发猫自主研发的语义联想、句法分析等技术,通过半监督学习引擎的训练,只需要进行少量的代表性数据标注,就可以达到商用级别的预测准确率。
【实体识别 Named Entity Recognition】
1、实体识别用于从文本中发现有意义的信息,例如人名、公司名、产品名、时间、地点等。
2、实体识别是语义分析中的重要的基础,是情感分析、机器翻译、语义理解等任务中的重要步骤。
3、小发猫NLP实体识别引擎基于自主研发的结构化信息抽取算法,F1分数达到81%,相比于StanfordNER高出7个百分点。通过对行业语料的进一步学习,可以达到更高的准确率。
【典型意见 Opinion Extraction】
典型意见引擎将消费者意见进行单句级别的语义聚合,提取出有代表性的意见。可用于消费者调研、电商点评分析和社会热点事件的意见整理。 基于语义的分析引擎在准确率上有较大的突破,能将含义接近但表述不同的意见聚合在一起,并可通过参数调节聚类的大小获得更好的效果,与人工整理相比更加快速、准确 。【文本聚类 Clustering】
1、相似文本聚类指的是机器自动对给定的文本进行话题聚类,将语义上相似的内容归为一类,有助于海量文档、资讯的整理,和话题级别的统计分析。
2、小发猫自主研发的文本聚类算法:一方面加入了对语义的扩展,保证同一个意见的不同表述可以被归纳在一起。另一方面又避免了传统的K-means等算法需要预先设定聚类总数的困难,基于数据的分布自动选择合适的阈值。
【关键词提取 Keyword Extraction】
1、关键词提取引擎从一篇或多篇文本中提取出有代表性的关键词。
2、小发猫的关键词提取技术综合考虑词语在文本中的频率,和词语在千万级背景数据中的频率,选择出最具有代表性的关键词并给出相应权重。
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